2024년 15~24세 남성 취업인구 비율, 104개 경제권 비교

15~24세 남성이 실제로 얼마나 취업해 있는지를 국가별로 비교하려면 실업률과 다른 분모를 써야 한다. World Bank 지표 SL.EMP.1524.SP.MA.NE.ZS는 각 경제권의 15~24세 남성 전체 인구 가운데 취업 상태인 남성이 차지하는 비율을 보여준다. 취업자만 세는 분자는 단순하지만 분모에는 일하는 사람뿐 아니라 학교에 다니는 학생, 구직 중인 사람, 구직하지 않는 사람 등 해당 연령의 남성 전체가 포함된다. 따라서 이 수치는 청년 남성이 노동시장에 얼마나 많이 들어와 실제 일을 하고 있는지를 보여주는 지표에 가깝다.

2024년 비교에서는 값이 있는 경제권이 104개다. 같은 해 전체 217개 경제권 가운데 113개는 원자료에 값이 없어 결측으로 남겼다. 아래 지도는 보고된 값을 그대로 표시하며 자료가 없는 곳을 0%로 바꾸지 않는다. 이 지표는 남성만을 대상으로 하기 때문에 전체 청년 고용률이나 여성 청년 고용률과 숫자가 같을 필요가 없으며, 성별 격차를 판단하려면 여성 시리즈를 별도로 확인해야 한다.

104개 보고 경제권의 중앙값은 37.0%였다

2024년 유효값 104개의 단순 평균은 40.54%, 중앙값은 37.01%다. 1사분위수는 30.78%, 3사분위수는 51.76%여서 가운데 절반의 경제권이 약 30.8%에서 51.8% 사이에 놓인다. 10백분위수는 25.78%, 90백분위수는 59.56%다. 가장 낮은 값과 가장 높은 값의 차이는 63.46%포인트로, 같은 연령대의 남성이라도 취업 상태에 있는 비율이 경제권에 따라 크게 달랐다.

구간별로 보면 60% 이상인 경제권이 10개, 50% 이상인 곳은 29개다. 반대로 30% 미만은 25개이고 20% 미만은 2개다. 단순히 평균 한 숫자만 보면 이 넓은 분포가 가려진다. 특히 상단에는 70%를 넘는 경제권과 60%대 경제권이 함께 있는 반면, 하단에는 10%대 초반에 머무는 곳도 있어 청년 남성의 교육 참여와 노동시장 진입 시점이 국가마다 상당히 다르다는 점을 확인할 수 있다.

분모는 노동력이 아니라 15~24세 남성 전체 인구다

이 지표에서 40%라는 값은 15~24세 남성 100명 가운데 약 40명이 취업 상태라는 뜻이다. 나머지 60명을 모두 실업자로 해석하면 안 된다. 상당수는 학교나 직업교육에 참여하고 있을 수 있고, 군복무·가사·돌봄·건강·구직 중단 등 다양한 이유로 노동력 밖에 있을 수 있다. 실업률은 취업자와 적극적 구직자를 포함하는 노동력만을 분모로 삼으므로, 취업인구 비율과는 질문 자체가 다르다.

이 차이 때문에 남성 청년의 고용 상황을 볼 때는 취업인구 비율과 실업률을 한 쌍처럼 읽는 것이 유용하다. 취업인구 비율이 낮고 실업률도 낮다면 많은 사람이 학업 등으로 노동시장 밖에 있을 가능성을 생각해볼 수 있다. 반대로 취업인구 비율이 낮은데 실업률이 높다면 노동시장에 참여한 청년이 일자리를 찾는 데 어려움을 겪고 있을 수 있다. 다만 이런 원인을 확정하려면 경제활동참가율과 교육 참여, NEET 비율 같은 추가 자료가 필요하다.

네덜란드·탄자니아·아이슬란드는 70%를 넘었다

상단에서는 네덜란드가 75.86%로 가장 높다. 탄자니아 74.90%, 아이슬란드 73.95%, 과테말라 72.94%가 뒤를 이어 네 곳 모두 70%를 넘었다. 카타르는 69.22%, 볼리비아 63.70%, 아랍에미리트 63.04%, 호주 62.83%, 스위스 61.44%, 나이지리아 61.25%다. 상위 10개가 유럽·아프리카·중남미·중동·오세아니아에 흩어져 있다는 점은 높은 비율을 한 가지 제도나 한 지역의 특징으로만 설명하기 어렵다는 것을 보여준다.

상위권의 의미도 서로 다를 수 있다. 네덜란드나 아이슬란드처럼 학업과 일을 함께 하는 청년이 많은 노동시장과, 더 이른 연령에 전일제 또는 비공식 일자리로 들어가는 경제권은 결과적으로 비슷한 취업인구 비율을 보일 수 있다. 이 지표는 일하고 있는지 여부만 포착하므로 근로시간, 임금, 계약 안정성, 비공식 고용 여부를 구분하지 않는다. 따라서 70%대라는 값 자체를 청년 일자리의 질이 매우 높다는 뜻으로 읽어서는 안 된다.

하단에서는 남아프리카공화국과 가봉이 15% 아래였다

가장 낮은 값은 남아프리카공화국 12.40%이고 가봉은 13.15%다. 그다음에는 그리스 20.16%, 불가리아 20.67%, 요르단 20.82%, 보스니아 헤르체고비나 23.47%, 루마니아 23.52%, 이탈리아 24.00% 등이 낮은 구간에 놓인다. 20% 안팎의 값은 해당 연령 남성 다섯 명 중 대략 한 명만 취업 중이라는 뜻이지만, 나머지가 왜 취업하지 않았는지는 이 지표 하나로 구분할 수 없다.

낮은 비율을 해석할 때는 교육 체계와 구직 상황을 함께 봐야 한다. 고등교육 진학이 많아 15~24세 남성이 학교에 오래 남는 곳에서는 취업인구 비율이 자연스럽게 낮아질 수 있다. 반면 노동시장에 참여하려는 청년이 많지만 일자리를 구하기 어려운 곳에서도 값이 낮아질 수 있다. 두 경우는 정책적으로 전혀 다른 문제이므로, 단순 순위표만으로 “좋다” 또는 “나쁘다”는 결론을 내리는 것은 적절하지 않다.

유럽 안에서도 남성 청년의 취업 참여는 크게 갈렸다

유럽의 값만 보더라도 범위가 넓다. 네덜란드 75.86%, 아이슬란드 73.95%, 덴마크 58.39%, 노르웨이 57.19%, 독일 52.27%처럼 높은 곳이 있는 반면 그리스 20.16%, 불가리아 20.67%, 이탈리아 24.00%, 스페인 26.78%, 포르투갈 28.66%는 훨씬 낮다. 프랑스는 34.72%, 핀란드 41.95%, 스웨덴 42.59%로 그 사이에 위치한다.

이 차이는 학교에서 일자리로 넘어가는 경로가 유럽 안에서도 동일하지 않다는 점을 시사한다. 일부 국가는 학생의 시간제 근로와 직업훈련·고용의 결합이 흔할 수 있고, 다른 곳은 교육기간이 길거나 청년 채용이 더 늦게 시작될 수 있다. 현재 데이터는 원인을 직접 측정하지 않으므로 특정 제도를 차이의 원인으로 단정할 수는 없다. 다만 인접하거나 비슷한 소득 수준의 경제권 사이에도 큰 격차가 있다는 사실 자체는 지도에서 분명하게 드러난다.

아프리카와 아메리카에서도 한 방향의 지역 패턴은 아니었다

아프리카에서는 탄자니아 74.90%와 나이지리아 61.25%가 상위권인 반면 남아프리카공화국 12.40%, 가봉 13.15%, 보츠와나 27.05%는 낮다. 앙골라는 37.31%, 잠비아 37.09%, 짐바브웨 39.98%, 가나는 31.66%다. 같은 대륙 안에서 60%포인트가 넘는 차이가 나타나므로 대륙 평균만으로 청년 남성의 취업 참여를 설명하기 어렵다.

아메리카에서는 과테말라 72.94%, 온두라스 59.97%, 파라과이 58.62%, 캐나다 53.94%, 멕시코 53.82%, 페루 53.48%, 브라질 52.63%, 미국 50.90%가 50% 안팎 이상이다. 반면 칠레는 27.07%, 아르헨티나는 35.04%, 우루과이는 41.31%로 더 낮다. 이 역시 같은 지역에서도 교육 참여, 경제활동 진입 연령, 고용구조가 다르게 작동할 수 있음을 보여준다.

남성 지표만으로 성별 고용 격차를 판단할 수는 없다

이번 데이터는 남성 15~24세만을 대상으로 한다. 남성 비율이 60%라고 해서 같은 경제권의 여성 청년 비율이 낮다거나 높다고 추정할 수 없다. 성별 비교를 하려면 동일한 연도와 동일한 national estimate 정의를 사용한 여성 지표를 함께 놓고 차이를 계산해야 한다. 남성 값 하나에서 성별 격차의 방향이나 크기를 유추하면 실제 여성의 교육 참여와 노동시장 진입 구조를 놓칠 수 있다.

또한 남성 취업인구 비율이 높은 곳이 곧 성평등이 잘 이뤄진 곳이라는 뜻도 아니다. 성평등을 평가하려면 여성과 남성의 취업인구 비율, 실업률, 경제활동참가율, 임금, 근로시간, 비공식 고용, 돌봄 부담 등 여러 지표가 필요하다. 이번 수치는 그중 “15~24세 남성 전체에서 실제로 일하는 사람이 얼마나 되는가”라는 한 질문에만 답한다.

높은 비율은 일자리의 질이나 소득 수준을 직접 말해주지 않는다

취업 상태에는 전일제 정규직만 포함되는 것이 아니다. 조사 정의에 따라 짧은 시간 일하는 사람, 가족 종사자, 자영업자, 비공식 부문의 취업자도 취업으로 분류될 수 있다. 따라서 남성 청년 취업인구 비율이 높더라도 충분한 소득을 얻는지, 원하는 만큼 일하는지, 고용이 안정적인지는 별도 문제다. 반대로 비율이 낮더라도 많은 청년이 교육이나 훈련에 투자하고 있다면 장기적인 노동시장 결과는 다른 모습일 수 있다.

이 때문에 국가 간 비교에서는 수치의 높낮이보다 먼저 지표가 무엇을 포함하는지 확인하는 편이 안전하다. 취업인구 비율은 “고용이 청년 남성의 삶에서 차지하는 현재 비중”을 보여주는 지표이고, 실업률은 노동시장에 들어온 사람 중 일자리를 찾지 못한 비율을 보여준다. NEET 비율은 교육·고용·훈련 어디에도 참여하지 않는 집단을 포착한다. 세 지표는 서로 대체 관계가 아니라 각기 다른 분모와 질문을 가진 보완 지표다.

국가 추계와 2024년 단일 시점이라는 제한을 함께 봐야 한다

지표 이름의 national estimate는 각 경제권의 공식 통계와 조사 체계를 바탕으로 한 국가 추계값이라는 의미다. 청년이라는 연령대는 15~24세로 맞춰져 있지만 조사 시점, 표본설계, 취업 판정의 세부 기준이 완전히 동일하다고 가정해서는 안 된다. 수치가 1~2%포인트 차이 나는 경제권을 소수점 단위로 서열화하기보다 큰 격차와 분포를 중심으로 읽는 것이 더 적절하다.

또한 이번 비교는 2024년 한 해의 단면이다. 특정 경제권의 남성 청년 취업인구 비율이 장기적으로 상승 중인지, 경기 악화로 일시적으로 하락했는지, 팬데믹 이전 수준을 회복했는지는 이 한 해만으로 판단할 수 없다. 추세를 보려면 동일한 지표의 여러 연도를 연결해야 한다. 국제 데이터베이스는 공식 통계 갱신에 따라 과거 값이 수정될 수도 있으므로 시계열을 비교할 때는 같은 데이터 제공 체계와 같은 추출 시점을 사용하는 편이 일관적이다.

113개 결측은 0%로 바꾸지 않았고 지도 경계도 따로 점검했다

전체 217개 경제권 중 2024년 값이 있는 곳은 104개, 원자료 결측은 113개다. 평균·중앙값·사분위수·순위는 모두 104개 보고값만으로 계산했다. 자료가 없는 경제권을 0으로 채우면 실제로 취업인구 비율이 매우 낮은 곳처럼 보이기 때문에 그런 보정은 하지 않았다. 지도에서도 값이 없는 폴리곤은 비워 두어 보고값과 구분했다.

지도 제작에는 오프라인 저해상도 국가 경계를 사용했고, 보고값 가운데 93개 경제권이 ISO3 코드로 폴리곤과 직접 결합됐다. 폴리곤이 없는 작은 경제권 가운데 위치 정보가 있는 8곳은 점으로 보조 표시했다. 몬테네그로, 서안·가자, 코소보처럼 해당 경계 자료에서 직접 그릴 수 없는 보고 경제권도 통계 계산에는 그대로 포함했다. 따라서 지도에 면적 색상이 없다는 사실이 곧 데이터 결측을 뜻하지는 않는다.

함께 확인하면 해석이 더 쉬운 지표

• 15~24세 전체 취업인구 비율: 남녀를 합친 청년 전체의 취업 상태를 보여준다.
• 15~24세 남성 실업률: 노동시장에 참여한 남성 청년 중 일자리를 찾지 못한 비율을 보여준다.
• 15~24세 남성 경제활동참가율: 취업자와 구직자를 합친 노동력의 크기를 전체 남성 청년 인구와 비교한다.
• NEET 비율: 취업·교육·훈련 어디에도 참여하지 않는 청년의 비중을 보여준다.
• 근로시간·임금·비공식 고용 지표: 높은 취업 비율이 일자리의 질과 연결되는지 확인하는 데 필요하다.

이 지표들을 함께 보면 같은 40%라는 취업인구 비율도 훨씬 구체적으로 해석할 수 있다. 경제활동참가율이 45%라면 노동시장에 들어온 남성 청년 대부분이 취업했을 가능성이 있지만, 참가율이 70%라면 상당한 실업이 함께 존재할 수 있다. NEET와 교육 참여를 추가하면 노동시장 밖에 있는 청년의 상황도 나눠 볼 수 있다. 한 지표를 국가의 성과 점수처럼 사용하는 것보다 분모와 정의가 다른 지표를 연결하는 편이 실제 상황에 가깝다.

자료 출처와 계산 방법

수치는 World Bank의 공식 지표 Employment to population ratio, ages 15-24, male (%) (national estimate), 코드 SL.EMP.1524.SP.MA.NE.ZS의 2024년 관측값을 사용했다. World Bank의 지역·소득집단 등 집계 단위는 제외된 경제권 기준표를 사용했고, 실제 값이 있는 104개 행만 통계 계산에 포함했다. 113개 원자료 결측은 그대로 보존했으며 평균·중앙값·사분위수·상하위 순위는 유효값에서 직접 계산했다.

지도와 표의 단위는 모두 퍼센트다. 지도는 국가 코드와 경계 자료를 연결한 뒤 결합 가능한 보고값만 면적으로 표시했고, 일부 작은 경제권은 점으로 보완했다. 지도에 표현되지 못한 보고값도 순위와 요약 통계에서는 빠뜨리지 않았다. 이 방식은 결측과 지도 경계 누락을 서로 다른 문제로 다루기 위한 것이다.

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